数据拟合

摘要： 配电网优化问题经常涉及运行约束。运行约束通常包含潮流方程这种非线性等式约束,在优化问题中较难处理。基于数学优化思想的处理方式是将潮流方程进行凸松弛或基于某些假设进行线性处理,可能导致求解速度慢、甚至得到的解不可行的问题。鉴于此,提出了基于数据拟合的配电网线性运行约束建模方法。首先,利用大量仿真数据进行线性拟合,建立了线性潮流模型及其他相关运行约束模型。然后,将其应用于配电网优化运行问题和故障恢复问题,分别将两个问题建模为线性规划模型(fitting-linear program,F-LP)和混合整数线性规划模型(fitting-mixed integer linear program,F-MILP)。最后,在修改后的IEEE 13、34、37和123节点算例中验证了该线性近似运行约束的有效性和优越性。

摘要： 校园供水智能管理系统是提高园区服务和管理水平的重要工具。文章根据某校区所有水表四季度用水量数据与水表层级关系,运用Excel软件进行数据统计,分析水表规律与均值方差以及不同功能区的用水特征,建立水表数据间的拟合关系模型,运用Matlab软件编程计算结果,对模型结果进行误差分析,利用Lingo建立数学模型分析供水管网的漏损情况,根据水价及维修成本建立最小目标优化函数,确定管网漏损最优维修决策方案,以期发现和解决供水系统中存在的问题,提高园区管理和服务水平。

摘要： 利用TI图形计算器,实现教材中的建模计算,利用计算工具的便利性,对教材解法进行挖掘,并探索更好、更多的函数模型,意在引导如何有效利用建模工具,突破教材中建模问题的计算,探讨如何利用多种方法建立函数模型.

摘要： 为准确测量火电厂中的锅炉灰污率,采用基于机器学习方法进行预测的软测量技术,利用增压回归器算法建立了模型,对锅炉低过灰污率、高过灰污率及省煤器灰污率进行实际数据与预测数据的拟合,并利用这些预测模型对锅炉受热面灰污率进行研究。研究表明,基于机器学习建立的模型能对低过灰污率、高过灰污率、省煤器灰污率进行较为精确的预测,对后续灰污率的研究具有一定的指导意义。

摘要： 目前传统通用航空维修单叶螺旋桨叶片前、后会测量型面宽度、长度、桨叶角、平直度等。通常采用人工测量,人工测量会产生人员误差,且存在效率低、工具复杂等问题,本文提出了一种采用四轴自动非接触式测量螺旋桨叶片的测量方案,测量螺旋桨叶片截面各个尺寸,从而大大减少测量时间。该方案中的实验数据,存在噪声和震动干扰,利用局部加权回归散点平滑法、滑动平均法方式的降噪方法处理叶型型面,同时在硬件方面采用高精度六轴传感器实时检测测量过程中产生的波动,并设置阈值,使之能够得到关键的叶片截面信息情况。

摘要： 为了充分发挥信息技术在高职数学教学中的促进作用,设计了“五动”信息化教学过程,即案例启动、问题调动、原理推动、实验带动、任务驱动。以“数据拟合”教学模块为例,基于自主研发的教学平台“数学展览馆”,详细介绍了“五动”环节的实施过程,对课前教学准备和课后延伸拓展也作了具体阐述。该设计充分发挥了学生的主动性,使课堂教学切实做到了有趣、有用、有效。

摘要： 应用回归分析的方法,建立了颜色读数与物质浓度之间的一元多项式数学模型,并根据Data1.xls中5种物质在不同浓度下的颜色读数及相关数据,运用Excel软件对这些数据进行了分析,确定了颜色读数和物质浓度之间的数量关系;根据Data2.xls的数据,运用已经建立的一元多项式数学模型,得到了颜色读数和物质浓度的函数图像,并探讨了不同数据量和颜色维度对模型精确度的影响.

摘要： 通过不同雨强、坡度的多段模拟降雨实验,将坡度与坡面侵蚀模数进行二次多项式拟合,求得不同条件下坡面侵蚀的临界坡度。实验结果表明,临界坡度会随着雨强、降雨历时的变化而产生规律性变化。雨强越大,临界坡度越大,对坡面侵蚀临界坡度的影响越强烈;降雨历时增加,坡面侵蚀的临界坡度也随之增大,雨强越大,临界坡度增速越快,且增速拐点出现越早。在坡面侵蚀初期,坡度增加加强了坡面径流对坡面泥沙的搬运作用,减弱了坡面的溅蚀作用,使得在一定坡度范围内坡度大的坡面细沟侵蚀开始时间晚于坡度小的坡面,这是临界坡度产生的原因之一。随着坡面侵蚀过程的发展,坡面侵蚀主要发生于细沟的边缘、侧壁和底部,不同坡度坡面单位时间内的侵蚀模数差值减少且趋于稳定,坡度对于侵蚀模数的影响逐渐减小,临界坡度逐渐消失。该研究可为完善黄土区的土壤侵蚀机理提供理论依据。

摘要： 为解决当前手段不能实现管环端面平整偏差自动测量的问题,及时为人工补偿平整偏差提供数据依据,基于所建立的模型设计自动测量方案并对测试应用结果进行分析总结。通过分析盾构施工特点,确定可在盾构坐标系内表征测量点坐标,在此基础上推导基于推进油缸行程的管环平整偏差数学模型,证明基点与测量点间距与安装角度关系可由三角函数描述,且可在平面直角坐标系内计算平整偏差。设计基于油缸行程传感器的评估算法、测量方案,实际测试的数据表明,和人工测量结果相比,该系统能以较高精度自动监测管环平整偏差,有效降低测量人员的劳动强度。

摘要： 针对现有“稳态法测量不良导体导热系数”教学实验装置的不足,结合单片机控制系统和python语言编程对现有教学实验装置进行了智能化改进.利用STC15F2K60S2单片机作为主控芯片,同时利用DS18B20温度传感器、固态继电器、NRF24L01无线收发模块等组成控制系统,并编写上位机软件.改进后的实验装置能够自动控制加热盘温度、自动采集散热盘温度、快速且准确地计算不良导体导热系数,提高了测量精度和效率.

摘要： 汽轮发电机调阀特性的准确获取是负荷精确控制的前提,在通过试验获得实际调阀流量特性数据的条件下,建立汽轮机流量特性模型是有效掌握调阀特性并进行理论分析及优化的前提.本文基于试验获取的调阀流量特性数据进行研究,采用数据拟合方法建立蒸汽流量、阀门开度、总阀位指令三者的数学模型,利用流量校正的方法对调门开度进行优化,最后利用BP神经网络对优化后的阀门-流量特性进行模拟还原.试验结果表明,该方法能够进一步提高优化的可靠性.

摘要： 为确保织造过程坯布的质量稳定性,首先针对已有织造过程质量数据拟合方法在非线性织机声信号处理方面的不足,从不确定因素形成机理的角度对影响坯布质量波动的原因进行了理论分析;然后,利用经验模态分解算法在非线性信号处理方面的优势,构建一种基于经验模态分解的在线织造过程质量数据拟合方法,并将其应用于织机声信号特征的实时提取.实验结果表明:与现有数据拟合方法相比,该方法拟合处理后的坯布质量指标显著提高,有效确保了织造过程坯布质量的稳定性,从而为织物质量在线实时检测提供新思路和新方法.

摘要： 有关聚合物的特性黏度、黏数、聚合度等等参数的自动测试方法和技术,二十多年来,作者在专业杂志上发表的一些论文[1-2]、以及一些协会年会上,从测试技术、测试技术的自动化、测试中的线性和非线性的数据拟合技术,都已作了很多深入的专题探讨.

摘要： 为了满足电锭高速的要求,本文基于计算机视觉技术,提出了一种新的电锭锭端振动轨迹的检测方法,并给出了其中的关键技术.该方法利用高速相机在对运行中的电锭锭端进行拍摄基础上,通过图像处理技术和数据拟合技术来获取其锭子锭端的中心及其锭端振动轨迹.与现有传统检测方法相比,它除了具有更强的环境适应能力外,还可以测量带载运行下的锭端振动轨迹.

摘要： 针对传统土工试验仪器存在的读数效率低、误差大、精度低等问题,提出一种基于分布式光纤感测力的测量方法,以使土工试验所测得数据更加精确、可靠,并且实现自动化测量.开展了基于布里渊散射光时域分析技术(BOTDA)的薄壁圆环加载试验,详细介绍了分布式光纤传感器的原理、数据拟合及误差分析等问题.为了更进一步验证其可行性,试验中将布拉格光纤光栅技术(FBG)和布里渊光时域分析技术两种技术进行对比,室内标定试验结果表明:通过BOTDA数据计算的作用力更加接近实际测量值,初步证明了分布式光纤监测技术满足土工试验试验数据采集的精确性要求.试验结果还表明,BOTDA光纤监测技术在土工试验仪器开发中具有广阔的技术优势和应用前景.

摘要： 金属氧化物避雷器(MOA)以其优异的性能在电力系统的过电压保护中得到广泛的运用。其在线监测装置能够及时发现避雷器不正常运行状态,发现故障隐患.而由于湿度变化、表面脏污及母线切换等外部因素,以及PT角差过大、在线监测系统内传感器固有偏差等设备内部因素,会对在线监测装置的测量结果造成误差.分析了各影响因素,从中找出两项重要因素,并对相应症结采取了处理措施.其中,采取数据拟合的方式尽可能消除环境湿度对所监测的避雷器状态参量的影响,采取带电清扫及对重污区设备采取加装屏蔽引流装置的措施来减小避雷器表面泄漏电流,进而实现降低避雷器在线监测系统的误告警率.

摘要： 针对管道腐蚀的不确定性和环境的复杂性问题,以及极值分布模型引起的误差问题,采用Gumbel模型和广义极值模型进行腐蚀数据拟合,进而根据拟合的模型对管道最大腐蚀深度的进行预测.应用Gumbel模型和广义极值模型进行腐蚀数据拟合时,模型的参数估计分别采用了矩法估计和概率权重矩法.通过K-S检验方法,检验了管道腐蚀数据是否符合广义极值分布模型和Gumbel分布模型.得出结论:广义极值分布模型与经验分布的拟合效果要好于Gumbel分布模型与经验分布的拟合效果.并根据广义极值分布函数模型预测了不同可靠度下管道的极值腐蚀深度.

摘要： 文中将BP神经网络方法应用于局部(似)大地水准面拟合中,实验结果显示,BP神经网络方法可以用于局部(似)大地水准面拟合,在试验区域,该方法的拟合精度优于1cm,而且,BP神经网络具有一定的外推功能,外推精度随着距离的增加而降低.

摘要： 文中将BP神经网络方法应用于局部(似)大地水准面拟合中,实验结果显示,BP神经网络方法可以用于局部(似)大地水准面拟合,在试验区域,该方法的拟合精度优于1cm,而且,BP神经网络具有一定的外推功能,外推精度随着距离的增加而降低.

摘要： 文中将BP神经网络方法应用于局部(似)大地水准面拟合中,实验结果显示,BP神经网络方法可以用于局部(似)大地水准面拟合,在试验区域,该方法的拟合精度优于1cm,而且,BP神经网络具有一定的外推功能,外推精度随着距离的增加而降低.

摘要： 本发明公开了一种实现地震数据三维拟合过程中拟合中心不变的算法，包括以下步骤：三维拟合多项式构建，三维地震数据纵坐标代表地震波的双程旅行时，对于三维地震资料上的任意一个需要拟合的区域，按照纵向的时间轴划分一系列时窗，假设某个时窗D内横向有2N+1条地震道，纵测线方向有2M+1条地震道，对该时窗可建立离散坐标系。本发明的实现地震数据三维拟合过程中拟合中心不变的算法，降低地震数据三维拟合时的误差，提高拟合精度和拟合效果，有利于三维拟合方法的广泛应用。

摘要： 本发明公开了一种基于多源数据驱动的目标点位潮汐数据拟合方法，包括以下步骤：采集多源数据；对多源数据进行相关性排序和信息筛选；建立基于径向基函数神经网络的拟合模型；基于滑动窗口进行网络动态调整。本发明利用了附近点位的实测潮汐信息和水文气象信息，该信息充分反映了水文气象因素对潮汐的影响，且基于偏最小二乘回归的径向基函数神经网络能够实现精确的高维非线性拟合，能够得到更精确的潮汐预报。本发明在出现某些海域的点位不宜布设永久潮汐观测站的情况下，以该海域附近的潮汐观测点数据为该点位提供精确的潮汐拟合结果。本发明在出现潮汐观测点位的潮汐信息缺失的情况下，可以通过附近点位的潮汐数据获该观测点位的精确拟合数据。

摘要： 本发明涉及一种基于FPGA的N阶数据拟合方法及N阶数据拟合器，所述N阶数据拟合方法，包括：步骤S100，定义两个一维数组；步骤S200，对两个一维数组中的存放信号分别初始化；步骤S300，根据两个一维数组计算出N阶矩阵；步骤S400，通过N阶矩阵计算出拟合系数。本发明实现了N阶数据拟合系数的求解，并且获得了拟合曲线，该拟合曲线具有拟合成功率高、精确度高的优点。

摘要： 本发明涉及一种空间6自由度位姿变换数据的拟合方法。拟合方法包括如下步骤：S1：设置采样周期。采集n组连续的空间位姿变换数据。S2：采用最小二乘的球心拟合方法将平移数据转化为拟合平移数据。S3：采用基向量拟合方法将角度数据转化为拟合角度数据。S4：拟合平移数据与拟合角度数据共同构成拟合空间位姿变换数据。本发明采用最小二乘的球心拟合方法对平移数据拟合，采用基向量拟合方法对角度数据拟合，解决了传统空间6自由度位姿变换数据求解稳定性和精度不足的问题，尤其提高了角度数据的拟合精度，弥补了现有技术的空白。

摘要： 本发明公开了一种基于多源数据驱动的目标点位潮汐数据拟合方法，包括以下步骤：采集多源数据；对多源数据进行相关性排序和信息筛选；建立基于径向基函数神经网络的拟合模型；基于滑动窗口进行网络动态调整。本发明利用了附近点位的实测潮汐信息和水文气象信息，该信息充分反映了水文气象因素对潮汐的影响，且基于偏最小二乘回归的径向基函数神经网络能够实现精确的高维非线性拟合，能够得到更精确的潮汐预报。本发明在出现某些海域的点位不宜布设永久潮汐观测站的情况下，以该海域附近的潮汐观测点数据为该点位提供精确的潮汐拟合结果。本发明在出现潮汐观测点位的潮汐信息缺失的情况下，可以通过附近点位的潮汐数据获该观测点位的精确拟合数据。

摘要： 本发明涉及点云数据拟合技术领域，具体提供了一种点云数据的数据拟合方法、装置及介质，旨在解决如何提高点云数据拟合的准确度和应用范围的技术问题。为此目的，根据本发明实施例的方法，可以获取待拟合的点云数据，其中，待拟合的点云数据包括不存在坐标数据缺失的第一类点云数据和存在一部分坐标数据缺失的第二类点云数据；采用点云数据分析模型对待拟合的点云数据进行坐标数据分析；根据坐标数据分析的结果，获取第二类点云数据中缺失的坐标数据的预测值，根据预测值对第二类点云数据的坐标数据进行补全操作；对第一类点云数据以及经补全操作后的第二类点云数据进行数据拟合处理。通过上述步骤，可以提高点云数据拟合的准确度和应用范围。

摘要： 本发明公开一种基于离散数据曲线拟合的智慧电网监控数据存储方法，包括：获取目标时间段内的智慧电网用户用电数据；对用电数据按时间点进行排序后，对预设的第一拟合时间段内的用电数据进行曲线拟合，根据最大误差阈值对得到的第一拟合曲线进行误差判断；根据判断结果，对第一拟合时间段的终止时间进行修正，直至得到的第一拟合曲线满足误差要求；根据时间顺序在目标时间段依次进行曲线拟合，直至到达目标时间段的终止时间，得到多段拟合时间段及其拟合曲线；并将其进行存储。在保证较高数据拟合精度的前提下，减少数据量，避免数据失真，保证数据的真实性。

摘要： 本发明公开了一种基于风电数据升维与球面数据拟合的故障诊断方法，包括以下步骤：关于曲线拟合后取样的小样本扩展，建立以风电数据为基础的映射关系，将扩展样本数据映射至高维空间；建立球面数据模型，在模型的基础上设计球面数据拟合方法；将映射后的风电数据导入数据模型，输出可视化图形，定性得出故障类型及故障发生时的范围与临界条件。本发明首先设计了风电数据升维方法，然后建立球面数据模型并设计了球面数据拟合的推导过程，通过将升维后的风电数据在高维空间中进行球面拟合从而实现风电故障类型的判别及故障发生时的范围，具有算法简单、诊断精确度高的优点。

摘要： 本发明属于经济数据拟合技术领域，公开了一种基于计算机数据处理的经济数据拟合系统及方法，所述基于计算机数据处理的经济数据拟合系统包括：经济数据采集模块、主控模块、坐标构建模块、曲线绘制模块、拟合模块、经济图谱构建模块、分析模块、数据存储模块、显示模块。本发明通过经济图谱构建模块针不仅能完成基本的数据分析和信息提取工作，还能使用挖掘出的信息构建经济图谱，并使用经济图谱挖掘深层信息和隐含关联；同时，通过分析模块实现快速、高效、直观的分析方法；根据宏观经济指标数据或微观企业明细数据的不同维度建立编码数据库；便于用户使用时能够快速、准确地确定出所需分析的数据，提高了系统的精度和效率。

摘要： 本申请提供了一种油藏数据拟合方法、油藏数据分析方法及装置，其中，该油藏数据拟合方法包括：根据多组实测油藏数据获取压力数据及压力相关数据；根据压力相关数据的变化趋势确定出压力相关数据中的关键数据节点；根据关键数据节点将压力数据形成的第一变化趋势信息及压力相关数据形成的第二变化趋势信息分成多段数据段；从多段数据段中为待拟合的目标油藏模型中的每个待确定的目标参数匹配对应的目标数据段；将每个目标参数对应的目标数据段作为校准数据，拟合出每个待确定的目标参数，以确定出目标油藏模型。根据上述方法可以提高目标油藏模型拟合的收敛速度。